什么是哈希冲突 哈希计算就是努力的把比较大的数据存放到相对较小的空间中。最常见的哈希算法是取模法。下面简单讲讲取模法的计算过程。比如：数组的长度是5。这时有一个数据是6。那么如何把这个6存放到长度只有5的数组中呢。按照取模法，计算6％5，结果是1，那么就把6放到数组下标是1的位置。那么，7就应该放到2这个位置。到此位置，哈斯冲突还没有出现。这时，有个数据是11，按照取模法，11％5＝1，也等于1。那么原来数组下标是1的地方已经有数了，是6。这时又计算出1这个位置，那么数组1这个位置，就必须储存两个数了。这时，就叫哈希冲突。冲突之后就要按照顺序来存放了。如果数据的分布比较广泛，而且储存数据的数组长度比较大。那么哈希冲突就比较少。否则冲突是很高的。具体的算法你要参照更加专业的书籍。希望对你有帮助。
哈希表影响产生冲突的因素有什么？
哈希表的常用方法 散列函数能使对一个数据序列的访问过程更加迅速有效，通过散列函数，数据元素将被更快地定位。实际工作中需视不同的情况采用不同的哈希函数，通常考虑的因素有：计算哈希函数所需时间关键字的长度哈希表的大小关键字的分布情况记录的查找频率1.直接寻址法：取关键字或关键字的某个线性函数值为散列地址。即H(key)=key或H(key)=a·key+b，其中a和b为常数（这种散列函数叫做自身函数）。若其中H(key）中已经有值了，就往下一个找，直到H(key）中没有值了，就放进去。2.数字分析法：分析一组数据，比如一组员工的出生年月日，这时我们发现出生年月日的前几位数字大体相同，这样的话，出现冲突的几率就会很大，但是我们发现年月日的后几位表示月份和具体日期的数字差别很大，如果用后面的数字来构成散列地址，则冲突的几率会明显降低。因此数字分析法就是找出数字的规律，尽可能利用这些数据来构造冲突几率较低的散列地址。3.平方取中法：当无法确定关键字中哪几位分布较均匀时，可以先求出关键字的平方值，然后按需要取平方值的中间几位作为哈希地址。这是因为：平方后中间几位和关键字中每一位都相关，故不同关键字会以较高的概率产生不同的哈希地址。例：我们把。
哈希表针对冲突的两种方式优缺点是什么？ https：// stackoverflow.com/quest ions/2974597/hash-table-vs-hash-list-vs-hash-tree //个人理解是 hash table 的概念更广义一些，泛指一切 key 为 hashcode 的键值对形式。
在线性表的散列储存中，处理冲突的常用方法有哪两种 线性表的散列存储时中，处理冲突有
在常用的哈希表处理冲突的的方法中，什么方法容易产生二次聚焦，导致哈希表性能变差 用的哈希表处理冲突的易产生二次聚 哈希表，又称为散列表，是根据关键码值(Key value)。
